基于改进Faster R-CNN的视觉识别与定位研究  

作　　者：刘淇名 朱永波 梅凯[1] 

机构地区：[1]湖南机电职业技术学院

出　　处：《中国信息界》2024年第8期234-236,共3页Information China

基　　金：2022年度湖南省教育厅科学研究项目“基于视觉识别的多目标定位系统设计研究”(22C0928)。

摘　　要：引言煤料分拣与运输智能化是当前能源处理中的重要研究热点,皮带运输机中煤料存在的大颗粒煤料,通过视觉智能识别和定位技术,并改进Faster R-CNN算法以提高对煤料检测的准确性。分析表明,Faster R-CNN在处理小物体时存在特征提取不足和精度不高的问题。因此,利用深度学习技术提取煤样图像的特征,通过目标检测模型获取煤样位置信息,并应用定位算法进行精确定位,进一步提高检测的准确性。

关 键 词：特征提取 CNN 检测模型 皮带运输机 煤料 运输智能化 识别与定位 定位算法 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]